基于MonoRTM模型的微波辐射计反演方法研究

作者：黄兴友; 张曦; 冷亮; 李峰; 樊雅文

来源：气象科学, 2013, (02): 138-145.

• 大气温湿廓线
• MonoRTM辐射传输模型
• 多元线性回归
• BP神经网络 Temperature and water vapor density profile
• The monochromatic radiative transfer model MonoRTM
• Multiple linear regression
• BP neural network

基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度。结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6 K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2 K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3。与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值。

• 出版日期2013
• 单位中国气象局武汉暴雨研究所; 南京信息工程大学; 中国气象局气象探测中心